10년치 입찰 문서 분류 AI
축적된 내부 입찰 텍스트를 자동 분류하는 모델을 개발했습니다. 10년치 자료의 문서 영역에 맞춰 PyTorch 기반 LLM 파인튜닝을 수행했습니다.
수행 범위 보기↗서비스 / AI / AX
AI 적용·업무 전환
AI를 넣는 것에서, 실제로 맡길 수 있는 업무를 만드는 것까지.
- 문서·지식을 검색하고 업무 질문에 답해야 할 때
- 분류·분석·대화·다국어 소통을 제품에 적용할 때
- 반복 업무를 자동화하고 사람의 판단과 연결할 때
01맡길 수 있는 일
판단과 구현을
함께 맡길 범위
01
업무 선택·적용 전략·AI 사용 경험 설계
02
RAG·에이전트·자동화·모델/API 통합
03
애플리케이션·데이터 파이프라인·평가 구현
04
파인튜닝·자체 모델 학습·기반 모델 연구
05
배포·운영 모니터링·지속적인 검증
기술 구성과 적용 범위는 과제마다 다릅니다. 연구 역량과 프로젝트별 구현·평가 결과는 구분하며, 정확도나 성과를 일괄 보장하지 않습니다.
02판단이 만드는 차이
기능의 선택이
구현의 조건을 바꿉니다
어떤 자료가 충분한지, AI가 어디까지 행동할 수 있는지, 사람이 무엇을 확인할지를 함께 정합니다. 모델 선택은 이 조건과 실제 평가를 바탕으로 합니다.
03관련 수행 근거
실제 맡았던 범위를
확인해 보세요
다음 프로젝트
복잡한 시작을,
함께 구체화해 봅시다
새로운 제품, 여러 시스템의 연결, AI를 적용할 업무.
현재 정리된 만큼부터 이야기해 주세요.